Este sitio web muestra visualizaciones de registros de delitos en Costa Rica en forma de tablas y gráficos.
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(ggthemes)
library(plotly)
library(kableExtra)
library(DT)
library(lubridate)
Datos_policiales <-
readxl::read_excel("C:/Users/erick.ruiz/Documents/RStudio/Tablas_graficos_conjunto_datos_policial/estadisticaspoliciales2021.xls",
col_names = TRUE,
.name_repair = "unique")
Datos_policiales %>%
dplyr::select("Delito","Fecha","Victima","Edad","Genero","Provincia","Canton") %>%
datatable(
options = list(
pageLength = 5,
language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
),
colnames = c(
"Delitos",
"Fecha",
"Víctima",
"Edad",
"Género",
"Provincia",
"Cantón"
)
)
## Warning in instance$preRenderHook(instance): It seems your data is too big
## for client-side DataTables. You may consider server-side processing: https://
## rstudio.github.io/DT/server.html
grafico_cantidad_delitos <-
Datos_policiales %>%
count(Delito) %>%
ggplot(aes(x = reorder(Delito, n), y = n)) +
geom_bar(stat = "identity") +
xlab("Tipo de delito") +
ylab("Cantidad") +
coord_flip() +
theme_hc()
grafico_cantidad_delitos %>%
ggplotly() %>%
config(locale = 'es')
grafico_cantidad_delitos_genero <-
Datos_policiales %>%
ggplot(aes(x = Delito, fill = Genero)) +
geom_bar(position = "fill") +
ggtitle("Cantidad de diamantes por tipo de corte y claridad") +
xlab("Corte") +
ylab("Cantidad") +
labs(fill = "Claridad") +
theme_minimal()
ggplotly(grafico_cantidad_delitos_genero) %>% config(locale = 'es')